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1.
神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。 相似文献
2.
邹逢兴 《国防科技大学学报》1993,15(2):30-35
GKD-1 RRC是为开展机器人力反馈顺应控制的研究而设计的新型机器人实时控制器。本文介绍了它的主要性能、特点,并对用它在PUMA 562机械手上完成的几个典型的力/位置混合控制实验及其控制策略、实验结果进行了说明。实验表明,以GKD-1 RRC为核心的机器人力控制系统,控制周期仅为4.88ms,力控制稳态误差平均小于100g,位置控制精度不低于机械手原有水平,证明GKD-1 RRC控制器性能优越。 相似文献
3.
文献[1]~[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。 相似文献
4.
1553B 总线仿真系统总线控制软件设计 总被引:2,自引:0,他引:2
就仿真系统对1553B单层总线系统和层次总线系统的总线控制软件设计进行了研究,给出了提高系统效率的方案和优化1553B总线数据流的方法。 相似文献
5.
本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。 相似文献
6.
本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右 相似文献
7.
提出和建立了一种用于液体火箭发动机(LRE)故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层:第一层由WTA(Winner-Take-All)神经网络组成,WTA网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由BP(Back-propagation)神经网络组成,BP网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对LRE故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。 相似文献
8.
本文概述了BYC—MIS系统应用情况,介绍了系统的硬件配置、软件环境;说明了各子系统的功能;介绍了系统逻辑模型的设计及网络数据传输及汇总分配的方法和网络数据共享安全性措施;论述了系统研制过程中解决的关键问题. 相似文献
9.
弹道参数的人工神经网络算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度H、速度V和俯冲角λ的多层神经网络模型,用B-P学习算法,对弹道的射程A和落下时间T进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。 相似文献
10.
针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。 相似文献